问机器人是否梦见电动羊是很好的，但科学事实已经发展到了与科幻小说开始吻合的地步。不，我们还没有自主机器人在生存危机中挣扎，但我们越来越接近人们所说的“人工智能”。“

机器学习是人工智能的一个子集，计算机算法用于从数据和信息中自主学习。在机器学习中，计算机不必明确编程，但可以自行改变和改进算法

今天，机器学习算法使计算机能够与人类进行通信、自动驾驶汽车、编写和发布体育比赛报告，并找到恐怖嫌疑人。我坚信，机器学习将严重影响大多数行业及其内部的工作，这就是为什么每个管理者都应该至少掌握机器学习是什么以及它是如何发展的

在这篇文章中，我提供了一个快速的时间旅行，以检查机器学习的起源以及最近的里程碑

1952-亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）编写了第一个计算机学习程序，该程序是跳棋游戏，IBM>计算机在游戏中发挥得越出色，研究哪些动作构成获胜策略，并将这些动作纳入其程序

1967-编写了“最近的neighbur”算法，允许计算机开始使用非常基本的模式识别。这可用于为旅行推销员绘制路线，从随机城市出发，但确保他们在短时间内访问所有城市

1979年，斯坦福大学的学生发明了“斯坦福车”，它可以独自在房间里导航障碍物

<1981年-Gerald Dejong引入了基于解释的学习（EBL）的概念，其中计算机分析训练数据，并通过丢弃不重要的数据来创建一个通用规则

1990年代-机器学习的工作从知识驱动方法转向数据驱动方法。科学家开始为计算机创建程序，以分析大量数据并从结果中得出结论或“学习”

1997年，IBM的深蓝击败国际象棋世界冠军

2006年，杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton）发明了“深度学习”一词，以解释让计算机“看到”和区分图像和视频中的对象和文本的新算法

2010-微软Kinect可以每秒30次的速度跟踪20个人体特征，允许人们通过动作和手势与计算机交互

2011年-IBM的沃森在Jeopardy击败了人类竞争对手

2011年-谷歌大脑已经开发，其深层神经网络可以像猫一样学习发现和分类物体

2012–谷歌的X实验室开发了一种机器学习算法，能够自主浏览YouTube视频，以识别包含猫的视频

2014–Facebook开发了DeepFace，这是一种软件算法，能够将记录或验证照片上的个人达到与人类相同的水平

2015–亚马逊推出了自己的机器学习平台

2015–Microsoft创建了分布式机器学习工具包，该工具包能够在多台计算机上高效地分配机器学习问题

2015年–超过3000名人工智能和机器人研究人员在斯蒂芬·霍金、埃隆·马斯克和史蒂夫·沃兹尼亚克（以及其他许多人）的支持下，签署了一封公开信，警告自主武器的危险，这种武器在没有人类干预的情况下选择和攻击目标

2016–谷歌的人工智能算法在中国棋牌游戏围棋中击败了一名职业选手，该游戏被认为是世界上最复杂的棋类游戏，比国际象棋难很多倍。谷歌DeepMind开发的AlphaGo算法在围棋比赛中赢得了五局中的五局

那么我们是在向人工智能靠拢吗？一些科学家认为这实际上是一个错误的问题

他们认为，计算机永远不会像人脑那样“思考”，将计算机的计算分析和算法与人脑的机械学进行比较就像比较苹果和橙子

不管怎样，计算机看到、理解和与周围世界互动的能力正在以惊人的速度增长。随着我们生产的数据量继续呈指数级增长，我们的计算机处理、分析和学习数据的能力也将不断增长和扩大。